Calculateur de qualité RAG
Évaluez la qualité de vos réponses RAG avec les métriques RAGAS : fidélité, pertinence, précision et rappel.
Comment ça marche
- Entrez vos données: Collez la question, le contexte récupéré et la réponse générée par votre système RAG.
- Analyse automatique: Notre algorithme calcule les 4 métriques RAGAS : fidélité, pertinence, précision et rappel.
- Interprétez les résultats: Identifiez les points faibles de votre pipeline et obtenez des recommandations d'amélioration.
Questions fréquentes
- Qu'est-ce que le score RAGAS ?
- RAGAS (Retrieval-Augmented Generation Assessment) est un framework open-source pour évaluer les systèmes RAG. Il mesure 4 dimensions : la fidélité (absence d'hallucinations), la pertinence de la réponse, la précision du contexte et le rappel du contexte.
- Comment améliorer mon score de fidélité ?
- Un score de fidélité faible indique des hallucinations. Pour l'améliorer : 1) Augmentez la quantité de contexte pertinent, 2) Utilisez un prompt système qui insiste sur les citations, 3) Réduisez la température du LLM, 4) Passez à un modèle plus performant comme GPT-4 ou Claude.
- Quelle est la différence entre précision et rappel du contexte ?
- La précision mesure si les documents récupérés sont pertinents (éviter le bruit). Le rappel mesure si tous les documents nécessaires ont été récupérés (éviter les manques). Un bon système RAG doit optimiser les deux.
- Quel score viser pour un système RAG en production ?
- Visez un score global supérieur à 0.7 pour un usage général. Pour des cas critiques (médical, juridique), visez 0.85+. La fidélité est la métrique prioritaire car elle mesure l'absence d'hallucinations.
- Comment cet outil calcule-t-il les scores ?
- L'outil utilise des heuristiques basées sur l'analyse textuelle : overlap de mots-clés, détection d'entités, analyse de la structure sémantique. Pour une évaluation plus précise en production, utilisez la librairie RAGAS avec un LLM juge.
- Puis-je utiliser cet outil pour évaluer ChatGPT ou Claude ?
- Cet outil est conçu pour les systèmes RAG où vous contrôlez le contexte. Pour évaluer ChatGPT/Claude en mode standard (sans RAG), les métriques de précision/rappel du contexte ne s'appliquent pas.
